Toplu boyutlarına uygun bir alet değiştiricisi kapasitesini nasıl seçebilirsiniz

PFT, Shenzhen

En uygun alet değiştirme kapasitesinin seçilmesi, özellikle değişen parti boyutlarında, işleme verimliliğini önemli ölçüde etkiler.parti boyutu özellikleri (hacim)Verilerin toplanmasında anonim üretim günlükleri, alet kullanımını takip eden sistemler,18 aydan fazla bir süre için makine izleme yazılımıSonuçlar, uyumsuz kapasitelerin (az veya fazla büyüklükte) aşırı geçiş kesinti süresi veya az kullanılmış sermaye yatırımı nedeniyle %12-28 oranında üretkenlik kaybına katkıda bulunduğunu göstermektedir.Bir karar çerçevesi önerildi, ortalama parti boyutu, parça ailesi başına benzersiz aletler ve hedef değişim sıklığı ile ilişkilendirilmiştir.Bulgular, kapasitenin gerçek üretim gereksinimleriyle uyumlu hale getirilmesinin, donanım değişikliklerine gerek kalmadan kesilmeyen zamanı ortalama% 19 oranında azalttığını göstermektedir.Uygulama kılavuzu mevcut iş akışlarının veri odaklı değerlendirilmesine odaklanmaktadır.

1 Giriş

Etkili seri işleme, üretken olmayan zamanı en aza indirmekle ilgilidir.Küçük bir magazin, sık sık el aletleri değiştirmeyi zorluyor.Öte yandan, çok büyük bir sistem, somut faydalar olmadan maliyetleri ve döngü sürelerini şişirir.Bu analiz sürekli bir ağrı noktasını ele alıyor.: Empirik operasyonel verileri kullanarak belirli seri üretim senaryoları için gerekli olan alet depolama miktarını ölçmek.

2 Metodoloji

2.1 Veri toplama ve analiz çerçevesi

Çalışma, otomotiv, havacılık ve hassas mühendislik sektörlerinde 127 tesisten anonim veri kümelerini analiz etti.

• Parti Boyutu Dağıtımı:Tarihsel sipariş hacmi (1-5000 adet)

• Araç Kullanımı:Makine denetleyici günlükleri üzerinden iş başına araç çağrılarının sıklığı

• Değişim Süresi:El ile otomatik alet değişim süreleri (PLC zaman damgaları ile zamanlandırılır)

• Makine Modeli Değişimi:Haas, Mazak ve DMG Mori sistemleri 12 - 120 araç kapasitesi ile

Verilerin toplanması, R'de istatistiksel doğrulama ile Python (Pandas, NumPy) kullanılmıştır. Tesisler birincil parti boyut aralıkları (prototyping: 1-20 birim; orta hacim: 21-250; yüksek hacim: 251+) tarafından segmentlenmiştir.

2.2 Kapasite eşleştirme modeli

Bir öngörücü model, en iyi kapasiteyi ilişkilendirdi (C_opt) kilit değişkenlerle:
Sürekli * k * (0,7 ̇1.3) değişim toleransı için ayarlanırken (daha düşük * k * = daha hızlı değişimler önceliklidir). Model doğrulama 80/20 eğitim-test veri bölünmeleri kullanılmıştır.

3 Sonuçlar ve Analiz

3.1 Eşleşmeyen Kapasitenin Etkisi

• Küçük Dergiler (<20 alet):% 23 ortalama zaman kaybı manuel müdahalelerden oluşan > 50 birim partilerde (Şekil 1).

• Büyük boyutlu dergiler (> 40 alet):Daha yavaş araç arama kinematikleri nedeniyle 7-15% daha uzun döngü süreleri gözlemlendi; ROI% 60 kullanımın altına düştü.

Şekil 1: Kesilmeyen Zaman vs. Araç Kapasitesi

3.2 Üretim türüne göre en uygun kapasite aralıkları

• Prototip yapımı:12-20 araç (işlerin %85'ini <20 birim)

• Orta hacimli karışık parçalar:24-32 araç (evetliği ve hızı dengeler)

• Yüksek hacimli özel hatlar:30-40 alet (uzun süreler için değişimleri en aza indirir)

4 Tartışma

4.1 Uygulamalı Sonuçlar

"Sweet spot" buna bağlı.kısmi aile tutarlılığı5 benzer parçadan oluşan 50 adet seri işleyen bir tesis, 50 benzersiz bileşeni işleyen bir tesisten çok daha az yuva gerektirir.Çalışılan düşük performanslı şirketlerin %60'ı "parmak kuralı" kapasite seçimini kullandı (e)Örneğin, bir rakip makinesine eşleşen).

4.2 Sınırlar

Veriler, çok yüksek hacimli (> 10k birim) özel transfer hatlarını içermez.

5 Sonuç

Araç değiştirme kapasitesi seri üretiminde karlılığı doğrudan etkiler.

1. Aşırı Boyutlu Olmaktan Kaçının:Kapasite >40 araç, yılda >500 benzersiz alet çalıştırmadığı sürece nadiren maliyet/döngü süresi cezasını haklı çıkarır.

2. Hedef 24-32 Esneklik Araçları:Bu aralık, incelenen orta hacimli üretim senaryolarının% 92'sini kapsamaktadır.

3. Araç Ortaklığını Analizleyin:Ailelere bölün; boyut kapasitesiAile, bireysel bileşenler değil.
   Gelecekteki çalışmalar, alet aşınma tahminini dinamik kapasite tahsis algoritmalarına entegre edecek.